Regresná analýza môžu byť pridané do štatistických metód výskumu vzťahu medzi niektorými premennými (závislé a nezávislé).V rovnakej nezávislej premennej sú nazývané "premennými" a spolupracovníci - "kriteriálnu".Počas prezentácie lineárnej regresnej analýzy závislá premenná má podobu časovej priamke.Je tu možnosť s non-lineárne vzťahy medzi premenných týkajúcich sa časovej priamke, ale táto úloha bola vyriešená nelineárne regresie, ktorý nie je predmetom tohto článku.
lineárna regresia sa úspešne používa ako v matematických výpočtov, rovnako ako v ekonomických štúdií založených na štatistických údajoch.
Takže to považujú regresné viac.Z hľadiska matematického spôsobe stanovenia lineárny vzťah medzi lineárnou regresiou niektorých premenných môže byť reprezentovaný ako vzorec: y = a + bx.Pre vysvetlenie tohto vzorca možno nájsť v žiadnej učebnici na ekonometrie.
Pri rozšírenie počtu pozorovaní (pred n-tého počtu časov) bol získaný jednoduchou lineárnou regresiou, prezentované v podobe vzorca:
yi = A + BXi + ei,
kde ei - nezávislé, rovnako rozdelené, náhodné veličiny.
V tomto článku by som chcel venovať viac pozornosti tejto koncepcie z hľadiska budúceho cenového predpovedanie na základe historických dát.V tejto oblasti, odhaduje, lineárna regresia sa aktívne metódou najmenších štvorcov, ktorý pomáha vybudovať "najvhodnejší" priamku prostredníctvom určitého počtu bodov, cenových hodnôt.Ako vstupné dáta pre cenu, čo znamená vysoké, nízke, v otvorených alebo uzavretých, a priemer týchto hodnôt (napríklad súčet maxima a minima, delené dvoma).Aj tieto pre-build vhodné linky môžu byť ľubovoľne vyhladené.
Ako bolo uvedené vyššie, lineárna regresia je často používaný analytikmi na určenie trend na základe ceny a času.V tomto prípade bude indikátor určovať sklon regresnej hodnoty cenových zmien za jednotku času.Jednou z podmienok pre správne rozhodnutie, keď pomocou tohto ukazovateľa je použitie generátora signálu, po sklonu regresnej trendu.S kladným sklonom (stúpajúca lineárna regresia) nákup sa vykonáva, ak je hodnota ukazovateľa je väčšia ako nula.Pri negatívnym sklonom (klesajúci regresia) predaj by malo byť vykonané s negatívne hodnoty indikátora (menšia ako nula).
používa na stanovenie najlepšie line zodpovedajúci určitý počet cenových metóda najmenších štvorcov zahŕňa nasledujúce algoritmus:
- je výrazom celkovej ceny a rozdiel štvorcov regresnej priamky;
- je pomer množstvo prijatého a počet tyčí v rozmedzí regresnej série údajov;
- výsledok odmocniny, čo zodpovedá štandardnej odchýlky.
lineárnou regresiou z dvojice má model:
y (x) = f ^ (x), kde
- výrobné vlastnosti predstavil závislou premennou;
x - vysvetľovať alebo nezávislé premenné;
^ nevykazuje žiadnu silnú funkčný vzťah medzi premennými x a y.Preto sa v každom jednotlivom prípade môže mať premenlivý tvar týchto podmienok:
y = yx + ε,
kde - aktuálne dáta výsledok;
uh - teoretické údaje vyplývajú určené riešenie regresnej rovnice;
ε - náhodná veličina, ktorá charakterizuje odchýlku medzi skutočnou hodnotou a teoretická.
